BitNet.cpp：革新性的1比特LLM推理框架，让CPU也能驾驭百亿参数大模型！

文章目录前言一、明确认知过程边界二、明确指定输入/输出三、实施防护栏四、与人类认知过程对齐（一）模仿人类思维的步骤分解（二）多步骤/代理的应用五、利用结构化数据六、精心设计上下文数据七、保持简单八、不断迭代零基础入门AI大模型1.学习路线图2.视频教程3.......

1、自动驾驶、机器人、电商、监控等行业都涉及到image的sematicsegmentation，传统的方式：per-pixelclassification，每个像素点都要分类；如果进一步做 instance-levelsegmentation，可能还要改networkarchiture后重新训练，很麻烦。FAIR在2021年10月份的时候发表了论文：Per-PixelC......

R中的常用命令rm(list=ls())#清空变量xVector1=c(1,2,3,4,5)#num格式的向量xVector1xVector2=1:7#int格式的向量xVector2yMatrix=matrix(c(1,2,3,4,5,6),nrow=2,ncol=3)yMatrix#R中的矩阵......

1. 背景最近有一个很火的开源项目LightRAG，Github6.4K+星※，北邮和港大联合出品，是一款微软GraphRAG的优秀替代者，因此本qiang~得了空闲，读读论文、跑跑源码，遂有了这篇文章。2. LightRAG框架2.1 已有RAG系统的局限性1)许多系统仅依赖于平面数据表示(如纯文本)，限制了根据文本中......

需求Langchain是使用闭源LLM实现agent搭建的，Langgraph官网给的例子是基于Claude，其他一些agent例子也是基于OPENAI的，但是对于很多私有化场景，使用本地LLM搭建agent是非常重要的。但是网上并没有相关的教程，捣鼓了两天，捣鼓出来Ollama+Langgraph实现的基于本地LLM的agent搭建模......

 任务一：//t.h#include"t.h"#include<iostream>#include<string>usingstd::cout;usingstd::endl;usingstd::string;conststd::stringT::doc{"asimpleclasssample"};constintT::max_cnt=999;intT::cnt=0;T::T(intx,int......

1.基本概念检索增强LLM(RetrievalAugmentedLLM)，简单来说，就是给LLM提供外部数据库，对于用户问题(Query)，通过一些信息检索(InformationRetrieval,IR)的技术，先从外部数据库中检索出和用户问题相关的信息，然后让LLM结合这些相关信息来生成结果。下图是一个检......

近年来，人工智能大模型（LLMs）的研究不断深入，衍生出了多个热门方向，聚焦提升模型的性能、适应性与应用场景，推动了技术的突破与革新。今天为大家梳理一下AI顶会上的五大热门研究方向，希望为那些专注大模型方向的研究者带来一些灵感和参考。Part.01检索增强生成（RAG）大模型虽然在生......

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